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Tracking Control of 3-Wheels Omni-Directional Mobile Robot Using Fuzzy Azimuth Estimator
김상대(Kim, Sang-Dae),김승우(Kim, Seung-Woo) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.10
서비스 로봇은 사람이 생활하는 환경에서 동작한다. 이런 환경에서는 일반적인 휠베이스 모빌러티(Mobility) 방식의 이동로봇은 동적인 장애물과 정적인 장애물에 둘러싸여 있으므로 로봇의 움직임에 있어 자유로운 주행에 제 약을 받게 된다. 이것은 소위 비홀로노믹(Non-Holonomic) 시스템 특성으로 주행 중인 이동로봇은 장애물을 만나면 별 도의 조향장치를 사용하거나 차동 휠 구조 로봇의 회전 과정을 수행한 후 이동하고자 하는 방향으로 진행할 수 있다. 이런 장애물을 신속하게 회피하려면 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성이 필요하다. 홀로노믹 시스템은 별다른 회전과 정 없이 단순히 좌우로 이동만 하면 된다. 이러한 특성으로 민첩하게 주행할 수 있고 좁은 공간에서 비홀로노믹 로봇 보다 효율적이고 자유로운 주행이 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-wheels)을 사용한 홀로노 믹 이동로봇 시스템을 개발한다. 세 개의 옴니휠을 사용한 이동로봇의 동역학과 모터 비선형 운동방정식을 고려한 정 밀한 비선형 동역학 모델을 유도하여 제시한다. 유도된 식을 통해 각각의 모터 속도를 계산하고. 기본 속도제어기로 는 PID방식을 사용한다. 그런데, 옴니휠을 이용한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어는 정확한 방위각 센싱 데이터와 기 준값(Reference Value)을 필요로 한다. 방위각 센싱은 부정확성과 불확실성(Uncertainty)을 갖는다. 부정확성은 센서 시 스템의 노이즈와 얼라이어싱(Aliasing)으로 인하여 발생하고, 불확실성은 모바일 로봇의 왜란(Disturbance)과 미끄러짐 (Slip)으로 발생한다. 본 논문에서는 퍼지 논리 추론에 의한 퍼지 방위각 추정기(Estimator)를 개발하여 방위각 제어의 새로운 개념을 제시한다. 끝으로, 퍼지 방위각 추정을 이용한 세 개의 전 방향 바퀴 구조의 이동로봇이 실시간으로 제어되는 실험을 통하여 이동로봇 시스템의 성능을 분석한다. Home service robot are not working in the fixed task such as industrial robot, because they are together with human in the same indoor space, but have to do in much more flexible and various environments. Most of them are developed on the base of the wheel-base mobile robot in the same method as a vehicle robot for factory automation. In these days, for holonomic system characteristics, omni-directional wheels are used in the mobile robot. A holonomicrobot, using omni-directional wheels, is capable of driving in any direction. But trajectory control for omni-directional mobile robot is not easy. Especially, azimuth control which sensor uncertainty problem is included is much more difficult. This paper develops trajectory controller of 3-wheels omni-directional mobile robot using fuzzy azimuth estimator. A trajectory controller for an omni-directional mobile robot, which each motor is controlled by an individual PID law to follow the speed command from inverse kinematics, needs a precise sensing data of its azimuth and exact estimation of reference azimuth value. It has imprecision and uncertainty inherent to perception sensors for azimuth. In this paper, they are solved by using fuzzy logic inference which can be used straightforward to perform the control of the mobile robot by means of the fuzzy behavior-based scheme already existent in literature. Finally, the good performance of the developed mobile robot is confirmed through live tests of path control task.
퍼지 다층 제어기를 이용한 전방향 이동로봇의 추적제어에 관한 연구
김상대(Kim, Sang-Dae),김승우(Kim, Seung-Woo) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.4
사람이 생활하는 환경에서 일반적인 휠베이스 이동(Mobility) 방식의 로봇은 장애물에 둘러싸여 로봇의 움직 임에 있어 자유로운 주행 제약을 받게 된다. 장애물을 신속하게 회피하려면 회전과정 없이 단순히 좌우 이동만 하면 되는 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성의 이동로봇이 필요하다. 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-Wheels)을 사용 한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어기를 개발한다. 옴니휠을 이용한 이동로봇은 시스템 파라미터의 불확실성(uncertainty) 으로 인하여 선형 제어기로는 추적제어가 매우 어려운 상황이다. 그러므로 강인성이 탁월한 퍼지 제어기를 이용한 퍼 지 적응 제어 기법을 설계하여 옴니휠 이동 로봇의 추적제어(tracking control) 성능을 높인다. 본 논문에서 제어 대상 시스템의 매개 변수의 불확실성에 강인한 퍼지 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식(system identification)을 이용하 여 대상 시스템이 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실행하는 퍼 지 다층 제어기(Fuzzy Multi-Layered Controller) 시스템을 이용한 적응 제어기법을 제시한다. 고전 적응 제어기와 기 존 퍼지 적응 제어기의 문제점을 극복한 퍼지 적응 제어기를 도입하여 강인 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식 을 이용하여 대상 시스템의 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실 행하는 퍼지 다층 제어기(FMLC)를 제시한다. The trajectory control for omni-directional mobile robot is not easy. Especially, the tracking control which system uncertainty problem is included is much more difficult. This paper develops trajectory controller of 3-wheels omni-directional mobile robot using fuzzy multi-layered algorithm. The fuzzy control method is able to solve the problems of classical adaptive controller and conventional fuzzy adaptive controllers. It explains the architecture of a fuzzy adaptive controller using the robust property of a fuzzy controller. The basic idea of new adaptive control scheme is that an adaptive controller can be constructed with parallel combination of robust controllers. This new adaptive controller uses a fuzzy multi-layered architecture which has several independent fuzzy controllers in parallel, each with different robust stability area. Out of several independent fuzzy controllers, the most suited one is selected by a system identifier which observes variations in the controlled system parameter. This paper proposes a design procedure which can be carried out mathematically and systematically from the model of a controlled system; related mathematical theorems and their proofs are also given. Finally, the good performance of the developed mobile robot is confirmed through live tests of path control task.
김기용(Ki-Yong Kim),김상대(Sang-Dae Kim),고소향(So-Hyang Koh),류연승(Yeonseung Ryu),최승훈(Seung-Hoon Choi),박우창(Uh-Chang Park) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.2
데이터베이스 통합 시스템에서 전역 스키마 편집기는 분산되고 이질적인 여리 데이터베이스로부터 각 테이블의 스키마를 구하고 이것들을 통합하여 하나의 데이터베이스 스키마처럼 view를 제공하기 위한 전역 스키마를 편집하는 프로그램이다. 본 논문에서는 전역 스키마 편집기에서 생성되는 전역 스키마를 설계한 사례를 소개한다.
산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 지원 방안
김상대,김천용,조현종,정관수,오승민,Kim, Sangdae,Kim, Cheonyong,Cho, Hyunchong,Jung, Kwansoo,Oh, Seungmin 한국정보처리학회 2020 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.9 No.11
산업용 무선 센서 네트워크는 여러 산업 분야에서의 생산성 향상, 비용 절감 등을 위해 사용되고 있으며, 저지연, 고신뢰 데이터 전송과 같은 성능을 요구한다. 이를 달성하기 위해서, 산업용 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 매니저를 통해 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하여, 각 장치의 전송 주기 및 경로를 미리 결정한다. 하지만, 이러한 네트워크 관리 방법은 네트워크 위상 변화 시에 그래프 재생성 및 자원 재할당을 수행해야 하므로, 잦은 위상 변화가 발생하는 네트워크 환경에서는 관리비용 증가와 요구성능의 일시적 저하와 같은 현상이 발생하므로 적합하지 않다. 즉, 최근에 다양한 이동 장치를 활용하는 산업용 무선 센서 네트워크에서는 이동 장치로 인한 경로 단절 및 경로 재구성 과정에서 발생하는 지연 전송과 전송 신뢰성 저하를 방지할 수 있는 네트워크 관리 방안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기계학습을 이용하여 이동 장치의 시간별 위치 및 이동 주기를 분석하고, 이에 기반한 이동 패턴을 추출한다. 또한, 추출된 이동 패턴 정보를 기반으로 예측되는 시간별 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하는 네트워크 관리 기능을 제안함으로써, 이동 장치의 이동으로 인한 성능 저하의 문제를 방지한다. 성능평가 결과는 제안 방안이 추출한 이동 패턴과 실제 이동 패턴을 비교하였을 때 약 86%의 예측 정확도를 보이고, 기존의 방법에 비해 높은 전송 성공률 및 낮은 자원 점유율의 성능을 보여준다. Industrial Wireless Sensor Networks (IWSNs) is exploited to achieve various objectives such as improving productivity and reducing cost in the diversity of industrial application, and it has requirements such as low-delay and high reliability packet transmission. To accomplish the requirement, the network manager performs graph construction and resource allocation about network topology, and determines the transmission cycle and path of each node in advance. However, this network management scheme cannot treat mobile devices that cause continuous topology changes because graph reconstruction and resource reallocation should be performed as network topology changes. That is, despite the growing need of mobile devices in many industries, existing scheme cannot adequately respond to path failure caused by movement of mobile device and packet loss in the process of path recovery. To solve this problem, a network management scheme is required to prevent packet loss caused by mobile devices. Thus, we analyse the location and movement cycle of mobile devices over time using machine learning for predicting the mobility pattern. In the proposed scheme, the network manager could prevent the problems caused by mobile devices through performing graph construction and resource allocation for the predicted network topology based on the movement pattern. Performance evaluation results show a prediction rate of about 86% compared with actual movement pattern, and a higher packet delivery ratio and a lower resource share compared to existing scheme.